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来自 Wikipedia:
The complexity of the algorithm is
O(n(logn)(loglogn))
bit operations.
你是如何做到这一点的?
复杂性包括 loglogn
项告诉我某处有一个 sqrt(n)
。
假设我在前 100 个数字 (n = 100
) 上运行筛选,假设将数字标记为复合需要常数时间(数组实现),我们使用的次数 >mark_composite()
会像
n/2 + n/3 + n/5 + n/7 + ... + n/97 = O(n^2)
并且要找到下一个质数(例如在划掉所有 5
的倍数后跳转到 7
),操作次数为O(n)
。
因此,复杂度为 O(n^3)
。 你同意吗?
最佳答案
您的 n/2 + n/3 + n/5 + … n/97 不是 O(n),因为项数不是常数。 [编辑后编辑:O(n2) 的上限太宽松。] 宽松的上限是 n(1+1/2+1/3+1/4+1/5+1/6+…1/n)(所有 数的倒数之和,直到 n),即 O(n log n):参见 Harmonic number .更合适的上限是 n(1/2 + 1/3 + 1/5 + 1/7 + …),即直到 n 的素数的倒数之和,即 O(n log log n)。 (参见 here 或 here。)
“找到下一个质数”位总体上只有 O(n),amortized — 您将继续前进以在总计 中查找下一个数字 n 次,而不是每一步。所以整个算法部分只需要 O(n)。
所以使用这两个你得到 O(n log log n) + O(n) = O(n log log n) 算术运算的上限。如果你计算位操作,因为你正在处理最多 n 的数字,它们大约有 log n 位,这是 log n 的因子进来的地方,给出 O(n log n log log n) 位操作。
关于algorithm - Sieve of Eratosthenes 算法的时间复杂度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/50867825/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!